GEO Guide
如何建设适合 AI 搜索读取的 B2B 官网
B2B 官网做 GEO,核心不是堆关键词,而是把企业是谁、产品解决什么问题、适合哪些采购场景、服务边界在哪里、怎样联系讲清楚。推荐做法是先建立 Organization 和 Service/Product Schema,再补 FAQ、步骤、对比表、llms.txt、robots.txt 和 sitemap.xml,最后用同一组采购问题复盘 AI 搜索里的回答是否准确。
核心要点
- 关键内容必须在服务端返回的 HTML 或静态 HTML 中可读取,不能只依赖客户端 JavaScript 渲染。
- Organization、Service/Product、FAQPage、Article、HowTo 和 BreadcrumbList 是 B2B 官网最常用的 Schema 组合。
- 定义、步骤、FAQ、参数表、对比表和有边界的答案,比空泛的宣传语更适合被检索和复用。
- llms.txt、robots.txt 和 sitemap.xml 是 AI 发现站点结构和关键页面的重要辅助文件。
GEO 官网检查表
| 类别 | 必须具备 | 验收方式 |
|---|---|---|
| 页面结构 | 唯一 H1、清晰 H2/H3、正文不被图片替代 | 关闭 JavaScript 后仍可读取核心内容 |
| 结构化数据 | Organization、Service/Product、FAQPage、Article、HowTo | 通过 Schema 验证工具并与页面内容一致 |
| 内容资料 | 页面摘要、FAQ、步骤、HTML 表格、事实清单 | 能读到定义、步骤、比较和数据点 |
| 信任页面 | About、Contact、Privacy、Terms、FAQ、Docs | Footer 和 sitemap 均可发现 |
| 爬虫访问 | robots.txt、sitemap.xml、llms.txt | 根路径返回 200,不阻塞主流爬虫访问公开内容 |
实施步骤
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建立企业实体
整理公司名称、品牌名、官网域名、logo、服务范围、目标市场、联系方式、资质和团队专长。
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补齐结构化数据
用 JSON-LD 连接 Organization、Service/Product、FAQPage、Article、HowTo 和页面作者/发布者。
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整理核心内容
将采购问题转化为定义、步骤、对比表、参数表、FAQ 和短摘要,让采购方和 AI 搜索工具都能读取。
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上线后监测
用同一组采购问题、同一批 AI 搜索工具和固定周期复测,记录企业是否出现、答案是否准确、是否带来询盘。
更容易被理解的内容形式
| 内容块 | 建议写法 | 适用问题 |
|---|---|---|
| 首段定义 | 用 40-150 词说明服务是什么、面向谁、解决什么问题。 | “什么是 GEO 官网?”、“这家公司提供什么服务?” |
| 步骤流程 | 用 3-7 步描述诊断、结构化、内容、上线和复测。 | “B2B 官网如何升级为适合 AI 搜索读取的网站?” |
| 对比表 | 对比 SEO 与 GEO、普通官网与 GEO 官网、不同交付范围。 | “GEO 和 SEO 有什么区别?” |
| 事实数字 | 给出年份、周期、页面数量、复测频率等可核验事实。 | “上线周期多久?”、“交付物有哪些?” |
参考标准与权威资料
爱搭云的 GEO 实施清单参考公开 Web 标准和主流爬虫说明。实际项目会结合客户行业、语种、目标市场和部署平台做适配。
- Schema.org: 用于声明 Organization、Product、Service、FAQPage、Article、HowTo 等结构化数据。
- llms.txt: 用于为 AI 系统提供站点概览、关键页面和使用政策。
- Open Graph Protocol: 用于稳定社交平台和 AI 摘要工具读取标题、描述和主图。
- OpenAI crawlers: 用于了解 GPTBot、OAI-SearchBot 等访问公开网页内容的方式。
- Anthropic web fetcher: 用于理解 Claude 访问公开网页内容时的公开说明。